问题标签 [mpi4py]

I'm trying to parallelize a code in Python but I'm having some problems. This is the part of the code:

When I call d in the last line, shouldn't it call survivor.movement() defined in process 1? When I run the game, my main character does not move, as it's supposed to do. But, when I remove d from everywhere and put survivor.movement() in the last line, it works as expected. Could anybody help me?

我有一个为 Ipython 笔记本运行 8 个引擎的 ipcluster。所以以下内容：

给[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]. 但是，我无法让 mpi4py 看到这些引擎：

给1. 我想，我缺少一些基本的东西，所以我很感激任何帮助。

我正在 Arch Linux ARM 中使用 mpi4py (1.3.1) 和 openmpi (1.8.6-1) 构建一个 MPI 应用程序（更具体地说，在 Raspberry Pi 集群上）。我已经在 3 个节点（4 个进程）上成功运行了我的程序，当尝试添加一个新节点时，会发生以下情况：

有趣的是，ssh 密钥很好，因为我使用的是相同的节点（我可以删除主机文件的任何条目，添加新节点，它会工作，所以我很确定问题不是配置错误的 ssh 设置。仅当我使用 5 个进程时才会发生这种情况）。

这可能是某种库中的错误吗？

这是我的主机文件

提前致谢！

我有一个输入制表符分隔的文本文件：

我用普通的 Python 将其分析为：

如何使用并行执行相同的操作mpi4py？我开始用 来实现它scatter，但这不会立即起作用，因为scatter需要列表元素的长度与节点数相同。

I'm running the following code:

with the following command,

and the output is like this:

where it is expected to be like this:

Running the cat /proc/cpuinfo returns the following:

So, my PC has clearly more than a single processor. Then why am I not getting the expected output ?

I downloaded mpi4py through pip via pip install mpi4py

我有一些使用numpy和mpi4py模块编写的并行代码。到目前为止，我一直在笔记本电脑上运行它，但现在我想通过使用我大学的计算集群来解决更大的问题。问题是他们没有安装 mpi4py。无论如何通过将必要的文件复制到集群中的主目录来使用该模块？

• 我尝试了一些没有root访问权限的方法来安装它，但没有锻炼。所以我正在寻找一种通过将模块复制到远程机器来使用模块的方法
• 我从终端使用 ssh 访问集群

我正在尝试学习 mpi4py。以下测试代码对我来说看起来很简单

但是运行的东西....

...从所有过程中引发此错误：

我无法在 Sendrecv 上找到任何相当完整的文档。知道我做错了什么吗？

我有一些数据数组。我试图做的是这样的：

使用 rank 0 将数据广播到 50 个节点。每个节点上都有 1 个 mpi 进程，该进程有 16 个内核可用。然后，每个mpi进程都会调用python multiprocessing。完成了一些计算，然后 mpi 进程保存使用多处理计算的数据。mpi 进程然后更改一些变量，并再次运行多处理。等等。

因此，除了初始启动它们都接收一些数据之外，节点不需要相互通信。

多处理效果不佳。所以现在我想使用所有的 MPI。

我如何（或者不可能）使用一个整数数组来引用 MPI 等级的 bcast 或 scatter。例如，排名 1-1000，节点有 12 个核心。所以每排到第 12 位我想广播数据。然后在每 12 个等级上，我希望它将数据分散到第 12+1 到 12+12 个等级。

这需要第一次 bcast 与 totalrank/12 通信，然后每个 rank 将负责向同一个节点上的 rank 发送数据，然后收集结果，保存它，然后将更多的数据发送到同一个节点上的 rank。

我使用MPI( mpi4py) 脚本（在单个节点上），它适用于非常大的对象。为了让所有进程都可以访问该对象，我通过comm.bcast(). 这会将对象复制到所有进程并消耗大量内存，尤其是在复制过程中。因此，我想共享指针之类的东西，而不是对象本身。我发现了一些memoryview有用的特性来促进进程内对象的工作。对象的真实内存地址也可以通过memoryview对象字符串表示来访问，并且可以像这样分布：

这打印：

这就是为什么我相信必须有一种方法可以在另一个过程中重构对象。但是，我在文档中找不到有关如何执行此操作的线索。

简而言之，我的问题是：是否可以在同一节点上的进程之间共享对象mpi4py？